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在记录秋招的回宇同桌很喜欢溜溜球
03-10 15:38
中国矿业大学(北京) Java
发布于上海
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AI时代的岗位要求
公司的高层也在不断的开会,研讨ai给研发的降本增效前景。个人认为很多内容需要沟通协调,这类工作很难替代,但是针对一些信息检索,收集类的工作,ai确实能够给出很大的帮助
#AI时代下,你的岗位要求有什么变化?#
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05-13 14:50
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这个是5.11发的offer了,HR面和二面隔了10多天1. 自我介绍2. RAG 有没有解决大模型胡说八道的问题答案:RAG 只能缓解幻觉,不能彻底解决幻觉。RAG 的作用是把外部知识、业务文档、历史记录和实时数据作为上下文提供给模型,让模型减少依赖参数记忆。但如果召回错了、召回不全、chunk 切分不合理、rerank 排错、prompt 没约束好,模型仍然会基于错误证据生成错误答案。所以线上 RAG 不能只做“检索 + 拼 prompt + 生成”。必须做证据约束。比如在园区运维场景里,模型说“冷却塔水泵异常导致能耗升高”,就必须引用对应的告警记录、传感器曲线或历史工单。如果没有证据,只...
AI-Agent面试实战...
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05-10 17:32
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海投二百多份全石沉大海了,求大佬们给个建议
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05-12 15:30
门头沟学院 C++
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想做 AI Infra / LLM 推理系统 方向。 身边没有同方向的朋友能问,自己摸着石头过河整理了一份学习路线,越整理越虚——感觉知识点又多又散 我自己总结的核心路线就一句话: 先理解模型前向 → 再理解单请求生成 → 最后再看多请求 / 多卡 / 多实例下的系统优化 把 Decoder 模型和最小推理框架先跑通,再去看工业级系统,应该很多设计会自然浮出来——这个思路对吗? 想和大家多多交流!
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AI能查资料
接好运
举报了
降本增效真香
高层也在盯AI
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